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业内人士眼中的DeepSeek开云体育
大模型行业的“黑马”DeepSeek到底有哪些“本领”,将给石油和化工行业发展带来哪些影响?《中国化工报》记者就此采访了多名业内人士。
广州石化信息化专家张洪灏:DeepSeek最大的优势在于算法的改进和优化,这极大节省了算力和数据量,使得训练成本大幅降低。同时,其低训练成本也会降低硬件的投入门槛,从而解决美国限制出口高端GPU“卡脖子”问题。
DeepSeek-R1大模型在解决复杂数学问题时拥有极强的“拆解能力”,能够将复杂任务分解为更小的步骤并逐一执行,从而提高其准确性。打个比方,ChatGPT像“文科生”,擅长编段子、写文章,而DeepSeek更像理科生,擅长推理和深度思考。DeepSeek基于思维链,模型推理能力和深度思考能力极为强大。其通过建立智能化知识库,可改变知识的获取模式,借助语言大模型整合各类专业知识,更加高效精准地反馈给员工。
未来,科学智能将是更高层次的人工智能大模型,将在新材料科学探索方面,解决科研人员面临的缺乏数据和有效的数据分析方法、很多研究依靠经验和试错方法、理论研究难以用来解决实际问题等痛点,使实验与模拟能力大幅提升,加速化工新材料、炼油化工催化剂的研发进程。
北京化工大学教授、博士生导师辛春林:在推动石油和化工行业转型发展方面,DeepSeek将提升企业的数据分析与决策能力,助力研发与可持续创新,同时优化生产运营与成本控制。
DeepSeek拥有强大的深度学习与自然语言处理能力,可以快速处理和分析海量行业数据,包括生产数据、市场数据、供应链数据等,帮助企业更准确地预测市场需求、优化生产计划、调整供应链策略,从而提高运营效率和经济效益。
DeepSeek通过分析原油价格波动、成品油市场需求变化等数据,能为企业提供决策支持,帮助制定更合理的采购和销售策略。
DeepSeek开源模型的社区协作机制还加速了技术的迭代和创新。具体到新材料研发领域,DeepSeek可以通过高效文献检索与知识整合,快速获取最新的研究成果和技术信息,帮助研究人员了解行业前沿动态,启发创新思路。同时,DeepSeek还可以协助进行实验方案优化与预测,为研究人员提供优化的实验方案和预测结果,提高研发效率和成功率。
另外,在生产运营与成本控制方面,DeepSeek可对石化生产过程中的各种数据进行实时监测和分析,及时发现生产过程中的异常情况和潜在问题,帮助企业采取有效的措施进行调整和优化,提高生产效率和产品质量。同时,它还能帮助企业更准确地掌握原材料采购成本、能源消耗成本等信息,制定合理的成本控制策略,降低生产成本和碳排放。
江苏华昌化工股份有限公司有关负责人:DeepSeek等深度分析模型在化工行业应用前景广阔,有望推动全产业链智能化升级。在生产环节,DeepSeek类模型可通过对反应参数、设备状态等海量数据的实时分析,优化工艺条件,提升原料转化率,降低能耗;在质量控制方面,结合计算机视觉技术,可实现对产品微观结构的智能检测,提升缺陷识别准确率;在预测性维护领域,通过建立设备数字孪生模型,提前预警关键机组故障,降低非计划停机损失;在安全管控层面,可整合DCS、视频监控等多源数据,实现动态风险预警,减少人为误判风险。随着化工行业数字化转型深化,深度分析技术将成为实现智能制造、绿色生产的关键驱动力。
西南化工研究设计院变压吸附所副总工程师梁军:如果DeepSeek能够提供接口,接入石化行业现有的服务程序中,将会更加适应行业特点,为行业提供更加精准的规划、资讯等方面的帮助。
捷诚能源首席分析师闫建涛:DeepSeek强大的逻辑推理和预测功能,能为我们这些做能源深度研究的人提供更加有益的建议。在企业发展战略层面,DeepSeek能够提供更充分的数据支撑、更多的情景分析,市场分析和营销预测也会更精准;在生产经营层面,能够引导企业管理更规范,风险控制更及时,从而降低全产业链成本。
清华大学新闻学院教授沈少阳:如果说传统的生成式大模型是“兼职助理”,那么推理大模型就是“正式员工”,并且是一位对工作可以“兜底”的员工,包括理解需求、推理使用场景、寻找生产资料,并输出完整的结构化内容。强大的推理大模型是“善解人意”的好助手,但它会因为“太聪明”而自作主张,出现对提示语“视而不见”的情况。因此现阶段还需保持耐心,随时接受推理大模型“罢工”,因为推理大模型也需要“”。
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